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主题：金融投资讨论
问题：想学习人工智能用于量化投资，应该如何开始？
回答：因为是涉及到量化投资的层面，所以其实DL本身并不是最重要的。而在于你输入神经网络的Features是不是有效，本质上这是一个Features Engineering。不要试图简单地用开盘价，收盘价，成交量这些简单的K线指标，试图让模型对未来xx的收益或者涨跌进行预测，基本上没有做成的可能性，这个绝非简单时间序列上的预测问题那么简单。金融数据信噪比很低，所以Feature的数据质量要求很高。如果是选股模型，还是建议先把传统的线性多因子选股模型和Barra风险模型吃透搞懂，但是效果依旧难以保证，反正我做下来历史都是稳定赚钱的，但是17年上半年开始大幅度回撤，好几个月才止住；(谁能说基于正统的Alpha因子或者Risk因子提前预判出2017年市值投资的风格取向？人也做不到的事情DL更不可能)日内策略无论是股指还是CTA管理期货，逻辑是一样的，还是首先去提炼具有较强解释能力的指标或者因子，而且对于数据降噪处理的要求反而还更高了。反正都是对历史上出现过的Pattern进行拟合，然后做一个外推而已(至少目前监督学习的DL只能做到这个份上了)最后简单说一下Keras+TensorFlow，具体的用法我个人认为依靠看手册Keras中文文档就足够学会了。我只说我到现在遇到的几个不大不小的坑。(1)安装TensorFlow务必先区分GPU和CPU版本，如果硬件设施允许，GPU的优化速度和CPU不是一个数量级的；(2)如果你希望把模型当成一个彻头彻尾的黑箱，那Keras+TensorFlow就是最理想的组合了应该(3)model.fit()交叉验证参数如果进行手动设置，那么注意shuffle参数不要设置成True，先交叉验证再打乱数据的毛病也是没谁了，所有第一次碰的人要是不知道这个bug估计要绝望了。暂时就这么多，反正对市场的理解，Feature是最重要的，数据处理是第二重要的，DL的模型本身是最次要的。
主题：金融投资讨论
问题：在算法交易(AT)或高频交易(HFT)中，用限价单进行下单，如何估计其在给定时间内的成交概率？
回答：问题(1) (2)Andrew Lo 有一篇很相关的论文 Econometric Models of Limit-Order Executions 论文里面介绍了几种概率模型分析一个limit order在一定时间内被执行的概率。模型考虑了限价单的成交价格，下单量，市场流动性等因素的影响，有一些intuitive和counter intuitive的结果，比如成交的概率与限价单的order price很敏感，但是对order size不敏感. 一个主要的发现是，使用“survival analysis”分析方法比别的方法更加有效。 我感觉这个论文的模型对算法交易和高频交易都适用吧，不过论文发表的时间比较早，大概20年前，估计市场发生了很大的变化，所以一些结论估计不再成立；但是分析方法估计仍然适用。2012年有UCL有一篇博士论文 “Algorithmic Trading: Model of Execution Probability and Order Placement Strategy”。这篇博士论文不但讲了如何合理建模去估计limit order被执行的概率，同时研究了如何在量化交易中使用这个模型。我感觉这篇论文应该比上一篇更加rigorous，同时更新得到的结论也更加符合今天的市场规律。虽然作者的名气没有上一篇大。 google 上能搜到不少别的相关文献，比如The Probability of Limit-Order Execution问题(3), 不知道。问题(4), 很重要。
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问题：如何看待大部分中国股民爱谈哲学与人性，而鄙夷数学？
回答：这个问题其实和股票没关系。应该说：大部分中国人爱谈哲学与人性，而鄙夷数学。为什么？因为他们不懂，谈个屁。
主题：金融投资讨论
问题：量化巨头幻方成立研究组织探索 AGI，后续可能如何发展？
回答：最新消息！幻方量化官方回复：AGI不是用来炒股的，“和金融没关系”。4月16日，幻方量化董事总经理陆政哲在朋友圈发文表示“我用中文重申一下：AGI不是用来炒股的，有大得多的用处和大得多的价值。”数据显示，陆政哲业绩表现较好，无论是近一年收益，还是年化收益，都是正的，没有亏损，此前，他也就《人工智能投资时代到了吗》做过相关演讲，业绩及相关路演如下：点此看陆政哲简介、旗下基金业绩、相关路演题主说到的幻方量化是一家依靠数学与计算机科学进行量化投资的对冲基金公司，管理规模超过百亿，素有量化巨头之称。我们通常说的幻方量化包括浙江九章资产管理有限公司（简称九章资
主题：金融投资讨论
问题：有数学背景的C++程序员转行做Quant靠谱么，对比精算如何？
回答：个人觉得，quant行业中，数学、计算机还有独立思考能力是核心竞争力。其它的例如金融知识、行业经验等都可以边做边学，半年就可以补上。考虑题主的背景，做quant很合适呀！如果想做衍生品定价、风险对冲方向，建议系统学习《期权、期货及其他衍生品》，John Hull；如果想做量化投资方向，建议系统学习《主动投资组合管理》，Grinold&Kahn。个人推荐题主转quant，不太建发布议精算（不了解精算，但感觉工作内容略显枯燥）。
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问题：如何使自己坚定不移地执行交易纪律，即使在面对连续止损的压力下？
回答：失败不是成功之母，成功才是。能够让你坚定不移的执行自己的交易系统的，只有一个原因:执行它，你赚到了钱。你持续的执行它，持续的赚到钱，只有当执行交易系统你就会得到奖励你才会执行它。奖励的机制可以是遵守了你的交易系统你就会马上得到奖励，也可以是你遵守了你的交易系统，虽然暂时没有奖励，甚至会有损失，但是在你忍耐的极限还没有到达之前，它会给你奖励。遵守了约定却得不到回报，甚至是不好的回报，那正常的情况下大多数人都不会遵守它，因为这是完全反人性的。解决的唯一方案是:找到一个你执行了你的交易系统，你就会得到你的回报的交易系统，或者把你现在的交易系统改变成这个结果。或者离去。上班时间厕所里随便画的图，很渣的，只是个草稿，丑的我都没眼看，将就看看吧。
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问题：全球对冲基金新王，Citadel 公司近五分之一的投资者竟然都是自家员工，对此大家怎么看？
回答：这个一点都不奇怪。文艺复兴(Renaissance)的大奖章基金在30年前就已经不再吸收外部投资而完全依靠员工内部的资金运作了。其组合投资回报率在过去30多年里一直都以平均40%的年化回报率增长，除了1989年以外未尝有过任何其他年份发生亏损（包括金融投资圈普遍哀鸿遍野的2008年)。这种投资业绩，使得其完全可以依靠自有资金野蛮生长，而不必依赖外部资金的注入。相反，吸引了外部的投资，除了赚到一些管理费和一定比例的提成以外，剩下的都是别人的。何况当投资组合达到一定规模之后，如果继续扩张就很难维持之前的高回报率了。因此，对外封闭是对冲基金投资规模与回报率达到一定水平后的必然结果。毕竟，肥水不流外人田。当一个小圈子能够实现坐地分钱的时候，自然不希望外界的加入。这同时也是出于保密的需要。毕竟，圈子越小，机密越难以外泄。据接触过的内部人士透露，文艺复兴的员工多年前就已经躺平了，早已实现了财务自由。公司对于他们的唯一要求就是保密。目前看来，citadel也在向这个趋势发展，尽管似乎与文艺复兴相比还差得很远。
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问题：交易该不该主动止盈？
回答：当一个交易者在思考“该不该自动止盈，其实也包含着该不该主动止损”这样的问题的时候，他可能没有意识到人性中的贪婪恐惧在意识中悄悄走近/已经到来了。原来说好的是用交易系统做趋势跟踪交易，为什么又想起来这个问题呢？主动是什么概念？主动就是主观动一动，就是不再按照交易系统交易，难道不是吗？之所以想主观动一动，是因为看到了V字形的反弹/反转被擦掉了不少账户里的浮盈。人啊人，所有的问题不是技术本身的问题，而是人性造成的问题，是人自己寻找的烦恼。我的回答，只有有了一定的交易实践和感悟的人，才会有共鸣。更多分享在微信公众号xunwo-zjz
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问题：多因子选股模型在实际中如何构建？
回答：推荐你读一篇论文:"…and the Cross-Section of Expected Returns"http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2249314这篇文章也读一下吧》金融研究论文都是废话？
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问题：学计算机出身的程序员，毫无任何金融基础，若想从事量化交易，如何快速补足金融知识（尤其技术分析知识）？
回答：你跟我的成长路径是一致。我也是开发出生，对爬虫、前后端以及AI都相对比较擅长。但是若干年前金融知识为零，后来想做二级市场投资，于是开始学习做量化（做量化完全是个人爱好，跟工作无关）。你可能会问：做投资为啥非得做量化，非量化不也可以吗。其实原因很简单，假如你开发能力相当不错，且爬虫技术+AI+海量数据分析都有完整成熟的框架，你自然而然就会觉得，量化这条路，其实你已经走了50%，可能这就叫做行业召唤吧，而且还会莫名地相信，量化肯定比干投牛逼太多太多了。废话不多说，看看我的学习轨迹：第一阶段：基金入门。查阅基金App里的所有专业术语，并搞清为什么？比如：波动率，夏普比率，最大回撤率等，当然我后期阶段选基，主要看的就是题材+这3个指标；第二阶段：关心宏观经济。查阅所有的经济指标，以及经济指标和资本市场的联动关系；第三阶段：进入股市。学习了股市App里所提及的所有技术指标，并研究其计算方法。曾经有段时间，尝试用通达信编写选股公式；第四阶段：开始阅读市面上的股票技术指标类书籍，通过阅读总结技术面分析法；第五阶段：开始阅读投资大师的传记，如：彼得林奇、索罗斯、巴菲特等，通过阅读主要是为了体会投资的哲学思想；第六阶段：发现自己的金融知识体系太过碎片化，不成系统，于是开始学习CFA的课程，通过CFA课程精通基本面分析法、投资组合管理和风控；第七阶段：自研量化系统，因为觉得条件具备，不想使用第三方的量化平台，况且python本身就有许多关于量化的回测框架。你是做开发的，学习金融知识和咱们阅读新技术框架的API文档一样，一个个指标，相当于一个个类，指标的用法相当于类的方法，这些对你都应该没有什么难度。编程有编程思想，投资有投资思想，触类旁通不是一件难事。希望我已用简练的文字，说清了这个问题。如果你从中获益，请点赞、关注。谢谢支持！
主题：金融投资讨论
问题：量化策略一般用什么平台回测？分别有什么优劣势？
回答：1.TB是现在比较专业的程序化使用的，编写语言是和C差不多的，功能比较强大；文华财经是自己开发的麦语言，相比TB编写简单多了，适合初学者入门。2.建模来说，三个语言都差不多。Matlab在数值计算上没的说，它就是为此而生的，但同样面临软件过于臃肿、计算效率相对低下的问题。R使用的不多，但个人觉得与其学习R还不如学习Python。所以更为推荐使用python进行实现，因为python的可扩展性与兼容性，以及可读性更胜一筹，更容易与工程狮沟通，据我了解高盛、摩根等Quant部门现在大多使用python进行建模。3.C++，C#在处理速度上胜过上述三种语言，但其在建模以及数值计算等方面有所欠缺。对于非计算机专业或者编程基础不扎实的人，并不推荐使用此语言进行建模。当然如果实盘玩高频，或是对交易时间有极高要求的，建议使用此语言，或者直接使用FPGA进行实现，不过这也涉及到你服务器存放的位置，服务器硬件条件、网速以及交易商本身的速度等多方面因素。有些跑题，在此不详谈！4.小众平台OQ、MQ，都没有使用过，不做评价。5.对于自己开发平台，个人觉得要看公司规模，以及人员配置等。最主要的是使用目的。如果像你所说只是用于回测，个人觉得开发的成本，以及后续的维护成本过高。并不推荐中小型公司以及非金融公司自行搭建。正如楼上推荐，可以使用JoinQuant聚宽量化交易平台，况客，Ricequant - Beta，优矿，Quantopian等量化平台。I. 十分推荐在Quantopian上面进行学习，毕竟国外的量化交易好几十年了，其中很多帖子还是值得参考的，虽说并不是很适合中国股市，但也会激发一些灵感。当然纯英文，并不是每个国人都喜欢。并且交易规则与国内不同，学习模型可以，回测就算了吧。II.JoinQuant聚宽量化交易平台，Quantopian本土化产品之一，沿用了Quantopian的设计理念，基本可以与Quantopian进行自由切换，但回测速度相比Quantopian有巨大提升（谁用谁知道），社区活跃，支持多个回测同时进行，有模拟交易的微信提醒。JoinQuant最打动我的就是客服的响应时间，十二点多问问题还有人回复，搞得我以后都不敢晚上问问题了，怕我一个问题影响别人睡眠- -！。个人觉得JoinQuant与Quantopian一同使用，可算是双剑合璧，模型通吃吧。III.优矿，Quantopian本土化产品之二，背靠通联数据，数据比较齐全，但很多是付费的，这点很蛋疼，但也能理解，毕竟通联就是靠这生存的。回测速度相比JoinQuant慢，界面比较清新，也算弥补了回测慢的不足。数据齐全但调用API多而杂，大量的冗余，基本用什么查什么，好多属性存在多个API中，使用也是仁者见仁智者见智吧。VI. Ricequant - Beta，Quantopian本土化产品之三，用的不多，只有一点感觉，他们该换PM了。V.况客应该是四家中唯一一个使用R语言的平台，具体没用过，因为感觉R搞搞学术，自己建模还可以。一旦结合工程，就不适用了，没有哪个工程师会迁就你去学R，除非你是大牛！
主题：金融投资讨论
问题：散户做网格交易，用什么工具好？
回答：网格交易不是高频交易，所以不需要工具，用证券公司的软件提前下好单就可以了。关于网格交易，有人写过一本书，在我看来，大部分都是废话。下面一段足矣：投资最神奇的地方就是复利，利用时间的力量，重复的盈利并将盈利不断地投入到下一次的投资本金中。网格具有重复、多次的特性，只需把盈利不断变成本金，就能实现复利的力量。具体操作：假如一个5元左右的股票，5分的格子，一格100股，价格一直在5元左右波动，网100多次后，网格的盈利可以多买100股，那就在最新买的这一格变成200股，买入后如果下跌，这100股就沉没掉，继续100股的格子攒钱，如果上涨，你的格子就是200股，盈利速度增加不断把新的盈利加入到最新的一个格子里，慢慢的一个格子的金额会越来越大，盈利越来越快。假如股票一直在5元到5.05之间波动，在很短的时间就可以让这个格子的金额变得很大。第一个100股要100多次，第二个就只要50多次，第三个只要30多次，第四个只要20多次，以此类推，复利的力量。前提，安全的标的，能一直网，手续费低。网格不大也不能太小，保证波动次数。底仓是利润的来源，日常波动应付平日开销绰绰有余。今日行情不错，上午卖了不少，晚上应该可以吃海底捞了。
主题：金融投资讨论
问题：计算机硕士，量化交易VS互联网，周围的人说我太主观，我想听听大家的看法？
回答：你遇到的问题跟我当年遇到的问题很像。几年过去了，回过头来看，给你一点看法：如果是那种市面上一抓一大把的小私募，号称自己的创始人多牛逼多牛逼的那种（华尔街回来的，管理多少多少亿的，年华收益多高多高的，各种名校学历的……），做高频的，做程序化的，还是算了吧，这种小平台，真心不适合你刚毕业的去呆，第一是没法接受系统的职场训练，会严重限制你以后的工作习惯，眼界，视野等；第二不一定能遇到牛人带，有师傅带太重要了，但是你也知道，这行太讲保密了，没人愿意真正把自己拿手的交给你，这跟互联网倡导分享的氛围是不一样的；第三你几乎积累不到什么人脉，每天转来转去就那么几个人，而在金融圈，圈子比你的技术更重要。如果非要走量化这条路，建议还是去一个大点的平台，券商啊，公募啊之类的，先把背景再练练。你要是BAT出来去做量化，我觉得大把这种你现在能进去的小私募会求贤若渴；但是如果你从小私募出来，去BAT或者大的平台调，几乎没有可能了！所以我建议：1. 首选大的金融公司干量化，哪怕就是码农也没关系；2. BAT；3. 实在没办法，再选小私募吧。
主题：金融投资讨论
问题：胜率和盈亏比，你更看重哪一个？
回答：我说一下我对交易的认知：好的交易系统一定是高赔率、低胜率的。很遗憾，违背了一般人的常识，这也是很多人寻找交易圣杯却寻而不得的原因。因为你的方向就错了！得到这个结论不难 难的是你要从内心中相信。并且拥抱亏损。只有大量的小幅亏损，后面带来的大幅盈利才能抚慰你受伤的银行账号，不接受反驳。
主题：金融投资讨论
问题：如何通过数学手段，实时调整做空仓位，使得做空的资金曲线和做多一样（损失有限，期望无限）？
回答：你说的收益期望是理想的中的状态，但是大A是个奇葩的市场，卖出才能够获利，所以导致其走势也是完全超脱其他市场的。所以一般的数学模型对于A股市场的多空是不完全适用的。大部分时间A股的做空成功率是远高于做多的。就是说超买的时候回调是大概率的，超卖的时候他未必会涨。所以在这个基础上，数学模型概率会发生变化。这是需要考虑的一个点。再就是收益率的问题，做多收益率理论是无限大，做空亏损无限大，这个想法是不对的，随着做多收益率的抬升，行情发生的概率也是几何倍数下降。反之亦然。但是如果你在设计过程中加入止损把多空的收益止损进行固化就会发现，同样的模型如果同样适用多空，收益率是想同的。但是A股咱也说了，多空收益期望并不相同。再一个时间因素也要计算在数学模型里，所以你的多头永远不爆仓，只能在理想中有，股票还会退市。还会横着不涨，股票一辈子也不涨多头不收益，空头也不亏啊。所以，我最终表达的意思是，同样的模型，同样的交易思路，你做出来的收益曲线往往是空头优于多头的，你如果想做的更差一点才能做到多头的收益曲线。
主题：私募与量化投资讨论
问题：对于还有一年毕业的20届本科毕业生想加入幻方这样的量化公司有什么建议呢？
回答：自己搭系统，争取搭起来跑起来.====看了这个话题下的所有回答，感觉戾气好重，都不知道该说什么好了。
主题：私募与量化投资讨论
问题：独立交易员如何对接资金？ 资管公司如何寻得操盘手？
回答：资金方不先说说自己有多少资金？10年的复盘数据？扯淡吧，你指望别人交易都好像吃饭般固定动作的人，能天天保留一些无聊的数据？盘后瞄2眼就知道自己哪个步骤有问题了，甚至在盘中做的时候，就知道什么地方出问题了。我当天交易次数不多的时候，靠脑袋我都能想起所有的交易细节，何必多此一举复盘呢。当然，在我成为死肥宅之前，我还是一笔笔交易截图慢慢分析的！！！5%的回撤，假设你100W的资金，那就只能亏5W咯。就我现在所在的小城市，我的2个大学同学，在国庆聚会的时候，说每人给我好几万的钱，说亏了无所谓，让我自由飞翔！！！ 我的第一感觉是，妈的，当我是银行，存钱在我这拿分红的吧，然后在我思考了3秒后拒绝了。说实话，在我这4线城市，10多万的资金，确实不少了。我用起杠杆来，在不用思考后果的前提下，跟你100W的资金相比，效率是只高不低。你想想，这是我2个大学同学只是听说我做了几年交易员的前提下，提出的建议。4线城市，好久不见的大学同学，都能轻易给我10多万的启动资金，如果我做得好，我相信他们都会加钱，就算加一倍，就是接近30W。我没有任何的宣传，甚至知道我是交易员的人都不多，都能轻易拿到一笔不菲的资金，且是压力并不大的资金。于我个人来说，小钱我不需要，大钱我做不来，中钱赚了钱除开分红估计还没我个人用小钱赚得多，还一堆破麻烦事，我反正是从不考虑找资金的事宜。在好的交易员和资金方市场，交易员自带磁场效应，除开资金方有强大的实力，不然资金方是没多大吸引力的。至于题主的要求，洗洗睡吧。不降条件，有实力看不上，看的上的，你又嫌弃。
主题：私募与量化投资讨论
问题：如何评价国内交易所为活跃非主力期货合约设置的期货做市商的作用？
回答：做为"御赐"期货做市商，我来说去些个中内幕。"上期所是官办的，大商所是民办的，郑商所是匪办的"。这是流传坊间的一句调侃，但大致可以以此判断各家交易所的办事风格。遗憾的是 ，在活跃非主力月份合约期货做市商这件事情的操作上，三家交易所都是极其匪性和掩耳盗铃，皇帝新装的作风。背景：流动性足够的市场是不需要做市商的，比如我们的股票市场和主力合约的期货市场，由于某些历史既成原因，国内相当一部分期货品种只有1月5月9月的合约有充足流动性(所谓的1/5/9主力合约)，而其他月份合约鲜有交易，和国外期货品种近月流动性最好，远月流动性逐步减弱大相径庭。这是国内交易所为了活跃非1/5/9月的期货而设置非主力月份期货做市商的背景。密谋：经过几次闭门的会议讨论，最后宾主双方达成了制造虚假繁荣的共识。交易所需要的是非主力合约的活跃度上升，交易量增大和价差变小，从数据上可以向证监会官员邀功，体现向国际化期货市场近月活跃靠拢，方便实体经济客户对冲需求的目的。而被御赐的做市商自然希望能从中获取金钱利益。强行活跃没人交易的非主力合约自然是赚不到钱的，但交易所通过给予做市商金钱的补贴弥补做市商损失来吸引做市商报价和交易，这样为了数据繁荣的假象而扭曲市场价格的行为就这么顺理成章地出台和实施了。类似的事情还有保险+期货这类交易所撒钱的事例，这里就不做展开了。撒钱：大商所给予每月X万元的固定补贴和每月Y万元的补贴池十家做市商按照交易量分配。而实际做市商的义务只有60%的连续报价而非90%+的时间连续报价义务，日均交易量完成200手每天。导致做市商形成三两一队的小团体，采用原始的电话联络，约定好时间价格互相对敲成交，完成任务后一起保持报价宽度，毕竟除了做市商也没用实际客户的交易需求，一天90%+的交易量都是做市商和做市商实际控制账户产生，毕竟我们做市商也不傻，也开了些个人账户，辗转对敲不要做得太明显，非主力月份交易费0.1元一手，忽略不计。在完成200手任务后报个满足交易所价差要求的价格在那，整天其实除了做市商对敲，半天不会用任何交易。郑商所更野蛮粗暴，凡有交易返还做市商双倍手续费，于是大家为了交易量和薅羊毛更疯狂地互相对敲和在四处开立账户对敲，客户手续费0.1元，返给做市商按照1元一手返，这样的暴利立马产生了我们做市商的积极回应和制造了一场交易量泡沫。所以你会看到主力合约是正常的交易量小于持仓量，而非主力合约的近月交易量是持仓量夸张的数倍。个中缘由便是如此。到了临近到期，持仓迅速归零，再次体现了这些非主力合约没有实际的市场交割需求，脱离市场实际的硬性活跃究竟是为了满足哪位领导拍脑袋的一个念想？收益：扣除成本和对敲滑点，但实际操作并没有滑点，都是做市商之间互相协议，开仓你多一个点，平仓你少一个点，或者在其他月份上交易返还你。最后算下来靠拿交易所补贴得到的做市商年化回报率60%，交易所撒钱撒得我们都不好意思拿，毕竟是散户们的血汗钱啊。皇帝的新装：最后交易所开心了，满足了上峰的指示，非主力合约交易量变大了，价差变小了。还让我们做些图来比较交易所活跃措施前后价差和交易量的差异，自欺欺人没点下限吗......当然我们做市商也开心了，莫名其妙不靠交易而靠左手倒右手赚了一笔最丰盛的无风险回报。可总得有个诚实的小孩说真话啊，这一切都是粉饰的繁荣，虚假的活跃，伪装的改变。没有了补贴后一切也都终将尘归尘土归土。可惜演戏的人高升的高升，赚钱的赚钱，最后散场终将留下一地鸡毛和旁观群众始终的不明真相。
主题：私募与量化投资讨论
问题：在期货交易中有过哪些难忘的经历？
回答：做金融的头几年整个人都疯魔了，每天睡眠不到5个小时，脑子不停打转，一有灵感就去做计算，甚至大冬天睡的正舒服的时候，忽然闪现出个新想法，整个人会不顾一切的冲出被窝，外套都不穿直奔工作室，直到印证想法对错才会正常起来。至于做交易期间经历过的数不清的盈亏反而是不值一提的，对于年轻时的我，我只想说谢谢你。如果没有那时疯狂到不顾一切的我，也就没有现在安闲的我。
主题：私募与量化投资讨论
问题：精算与风险管理的区别是什么？
回答：精算和风险管理 有很大的不同。首先，精算算得大部分是赔率和赔偿金额这两项。根据这两个数据 通过直线或曲线模型来算 被保人每年要缴的保金。对于保险公司来讲，他们面对的客户是投保人，投保人只要在投保过程中有一次违约不付款的现象，保险公司可以终止合同，那么之前的保金也相应归保险公司。所以精算师们的担忧 只在 根据不同人不同保险险种 分析他们会有多大几率申请保费 然后来制定让公司盈利的保费规则 就可以了。但风险管理 涵盖的面比较广。包括了credit risk，financial risk，compliance risk和business risk这四大面。主要分别是 针对公司内部的风险管理 和针对客户的风险管理。内部风险 包括如果他们忘了按时给银行付款，就要多付利息；或大的航空公司忘了给保险公司按时付款，就承担了巨大风险，比如这两天马航飞机坠毁，如果他们去年没付保金，马航马上破产。这些都是针对公司内部的风险管理要做的。针对客户的 就是分析他们的还款能力和和破产几率，让公司不受损失。很特点的例子就是银行的风控部门 主要监管 各种借款对象，审核他们的还款能力 然后决定借款金额。总体来说，精算的模型比风控要复杂。保险业跟风控没有特别紧密的联系，但再保险业 因为针对保险公司 而非个人，所以跟风控的性质很像。（补充关于再保险：再保险就是保险公司的保险。比如说一个保险公司A 想做一个关于自然灾害的保险，举例 最近布里斯班的大冰雹砸坏了好多车辆和房屋，那么A可以卖给受保人 让他们每个月交50澳币，然后如果出了事故，A负责损失的80%。保险卖出了，突然A公司收到通知说，预计今后的5年里 每年冰雹灾害概率是70%。那么A公司为了不亏损，就去找个再保险公司B，给他每年5千澳币，然后他们一起分工赔偿：A负责赔偿0到M澳币，如果损失超过M澳币，超过部分都是再保险公司赔偿。这个只是一个最简单的例子，再保险有很多模型很复杂，有时候是按照赔偿的百分比，大部分时候是按照一个特定的值M。保险公司有了一个上限 比较方便他们根据概率算自己的收支。）
主题：私募与量化投资讨论
问题：未来想做hedge/quant fund，统计学PhD还是Top MFE？
回答：去统计会更对口一些，但也是要看方向。金工做的更多的是sell side的东西，比如衍生品定价一类，这些更多面向的是Q measure下的很多东西，更偏向数学模型。对于buy side，很多东西是更偏向统计的，比如一些时间序列、机器学习这一类统计模型。但并不是说衍生品定价的知识对于buy side就不重要了，还是有不少做derivatives的fund的。所以总的来说还是看方向，fund和bank的很大区别在于，对人的综合性要求很大，很多工作需要你来从A做到Z。所以不存在一招鲜，必须有很广的知识面，以及独立分析的能力。最好是自己选择一个方向，然后用课余时间把别的都学了。
主题：私募与量化投资讨论
问题：怎么设计交易策略，或者一个系统？
回答：封闭交易系统开通公众号后，跟新认识的朋友聊了很多，发现大家有一个共同的问题，那就是没有自己的交易系统。也许有一些散户朋友懂一些技术，但是从懂技术到构成一套完整的交易系统，只是第一步。下面就给大家介绍如何构建自己的交易系统。首先，何为交易系统。他与某个指标，某个K线形态或者某个技术形态特征有什么关系？系统，在股市里面，其实就是一买一卖，外带持仓或者持币的过程。简单说来就是一个买卖循环的系统。再简单的来说，就是何时买，以及买了以后何时卖的问题。我们先来说第一个，何时买。何时买其实就是大家目前普遍比较熟悉的，方法多种多样，此文章我们统一以大家最常用的股价或者点位做例子方便讲解。经常听到一些这样的言论，大盘目前是铁底，政策底，至少能涨到XXXX点或者XX股票，我到XX价位买一点，我看到XX元。这些是最最常见的一些基本错误，这些东西确实是操作计划，也就是我们文章中说的，如何买的问题。绝大部分股民都知道处理如何买的问题，但是很少人思考买了以后如何卖的问题。注意，笔者在如何卖之前加了四个字，是买了以后如何卖，这跟如何卖是两回事。笔者把这个系统称之为一个封闭性买卖系统。还是以前面问题举例，比如A股民说，我8元钱买一只股票，看到12元。如果A成功买入，必然会面临三种可能，第一种，8元买进，跌到6元甚至更低，牵涉到止损的问题。第二种，8元买进，涨到11元不涨了又跌回6元。第三种，8元买了涨到12元甚至更高。我们发现了一个问题，就是8元买进，看到12元，其实只能解决第三种可能的一半问题。就是吃到4元利润，后面再涨到120也不要了，而根本无法解决前面两种问题。这也是绝大部分股民在股市中涨了慌，卖了也慌的根本原因。而一套封闭性买卖系统，必须要涵盖所有的可能，说简单一点，即便没有到达预期的12元，也必须有安全可靠的退场机制。基本的原则就是买卖点一一对应，不能够入场的时候看A指标，出场的时候看B指标，这样子就会出现很多的漏洞。这就是一个封闭式交易系统的概念。那么我们如何建立一个好的封闭式交易系统，好的封闭式交易系统应该具备哪些基本要素。第一要素：成功率。成功率很好理解，就是做十次交易，赚钱有几次，亏钱有几次。十次交易里面，赚钱7次，亏钱3次，那么成功率就是百分之七十。一个成功率较高的交易系统可以让你有一个比较积极快乐的交易心态，因为大部分时间你是在盈利的。但是一个成功率高的交易系统，并不会保证让你盈利，甚至不是盈利最重要的因素。有人会问，为什么高成功率没用呢？十次做对7次都盈利不了吗？当然盈利不了，举个例子，假如你做了十次交易，每次盈利1%抛掉，而做错一次止损10%。那么你十次里面就算做对九次你也是亏钱的（有交易费用成本）。所以一个好的交易系统我们必须还有第二个概念。第二要素：盈亏比。盈亏比，字面上解释，就是你平均一次交易盈利幅度与平均一次交易亏损幅度的比值。举个例子，你做了十次交易，其中盈利交易的平均盈利幅度是10%，亏损交易的平均亏损幅度是5%。那么你的盈亏比就是2。在实际的交易中，成功率与盈亏比是呈现负相关的关系。比如说，假如一位投资者，一旦亏损了就死扛，一旦有盈利就卖掉。那么他的成功率会相当高，可以远远超过90%。而他的盈亏比会非常低。同样的来说，一位投资者，过于的追求盈亏比，也会产生一些问题，可能会导致许多有巨大盈利的交易没有及时止盈反而变成亏损，降低成功率，但是只要一次交易成功抵达目标位置，会取得巨大的暴利。这也是我们投资者经常说的一句话，三年不开张，开张吃三年。总的来说，制定一个良好的交易计划，必须从提高成功率和提高盈亏比方面共同努力。就笔者自己来说，更加倾向于牺牲一定的成功率来换取较高的盈亏比。笔者建议大家，一次交易结束后，把进场位跟出场位做个统计。一段时间有了十几笔或者几十笔交易以后进行数据分析。如果成功率低于60%，建议提高入场点的选择。如果盈亏比低于1.6，建议加强持仓跟出场点位的选取。这是笔者上万笔交易后做的一个大体数据。对这个封闭性买卖系统有什么疑问的，可以直接留言，我日后回答。
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问题：日内策略统计套利能否可行？
回答：你可以做High-Frequency Statistical Arbitrage, 下面是一些相关研究: 1. High-Frequency Trading https://deutsche-boerse.com/blob/2534540/050b9a4c5c9a2fbd73eca72fe9c0ff73/data/high-frequency-trading_de.pdf2. Statistical arbitrage : high frequency pairs trading3. High Frequency and Dynamic Pairs Trading Based on Statistical Arbitrage Using a Two-Stage Correlation and Cointegration Approach4. Statistical Arbitrage in High Frequency Trading Based on Limit Order Book Dynamics http://web.stanford.edu/class/msande444/2009/2009Projects/2009-2/MSE444.pdf5. Developing High-Frequency Equities Trading Models https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/59122/658860705-MIT.pdf6. HJB EQUATION AND STATISTICAL ARBITRAGE APPLIED TO HIGH FREQUENCY TRADING http://etd.fcla.edu/CF/CFE0004907/MSthesis.pdf7. Statistical Arbitrage Trading Strategies and High Frequency Trading8. Statistical Arbitrage and High-Frequency Data with an Application to Eurostoxx 50 Equities9. High Frequency Statistical Arbitrage via the Optimal Thermal Causal Path http://gala.gre.ac.uk/13359/1/13359_Chinthalapati_High_frequency_statiscical_arbitrage_(working_paper)_2011.pdf
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问题：思勰投资如何？
回答：合伙人之一也在知乎，id是starseeker貌似，复旦数学的，之前的职业经历也还好，只是没有那种特别严谨的Quant Research的感觉。作为旁观群众看过他在社交网络，知乎，微信的言行举止，感觉他也是做管理居多一点吧，如果真做一线投研，应该没时间去讨论一些太大的问题。类似风格的还有杭州某顶级量化的一位高层。另外一位是海龟phd,本科pku的，先高盛再DEShaw的经历。应该是投研的负责人，做的策略也就还好，没有到某baby说的“秒杀其他人”的感觉吧。业绩上，16年11月CTA表现不是很好，其实挺诡异的，但是17年头几个月表现又还可以，不诡异但是比起公开的同行还是稍显厉害的。有了名声之后募集了一些钱，之后表现又不好了。看过他家的路演资料，有一个长达几年的回测曲线，夏普在2-3之间，中间有一年的表现一般般。风格看起来偏Long Short StatArb，品种比较分散化，大部分期货品种都覆盖了，暂时有几十个因子。我个人觉得如果是中高频的话，几年的回测还是挺难得，至多回测个大概，要想精确回测，几个月就要花比较久的时间。另外一个有意思的是，业绩在私募排排网上查不到，在金斧子可以看得到，starseeker的解释是私募排排网有黑历史，所以选择放另外的网站，如果真是这个理由的话，看得出他们还是挺有性格的。--------------补充分割线---------说句题外话，有用户质疑LongShort StatArb这个说法，我觉得这只是一个定义，一个好的定义可以带来一些便捷。StatArb是一个大类策略，不单单指两两配对,也不限于某市场。如果您是一个Quant,我建议您可以看看AndrewLo,或者NYU教授那几篇关于StatArb 的论文，应该可以增加您的视野。--------------补充分割线2---------回复中有少部分朋友太高估我了。其实讲出能让人认可的观点并不需要太多水平，相关问题review做得好，把握好装逼的神韵就行，talk is cheap,真是稀缺的还是alpha以及造势使人信服的能力。我数理出身，做过量化，近些年主要做主观交易，风格已经由P宗转化为类似扑克博弈的东西了(但我是看别人打牌，并不在赌桌上)，太细节的东西曾经做得不好，现在也忘得差不多了，只是做人有些念旧，依旧关注着量化圈的八卦。我也劝一些同行们不要过于关注所谓的2cadj,多从本源性的角度去理解市场,我们所处的时代提供了非常多的交易机会，足够你击出值得你铭记一生的本垒打。
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问题：如何比较 Citadel/Citadel Securities/Two Sigma/DE Shaw？
回答：你如果这几个地方的offer 全能拿到。那基本属于最顶尖的candidate, 顺序是citadel securities , deshaw, 其他两个地方差不多。其他回答里一堆猎头和不懂的人瞎说，pay 肯定是citsec 最好，deshaw 次之， 然后citllc ， 最后2sig。prestige 和后来换工作来说， 如果是前两家core quant, 都是well regarded, 换工作随便挑， 后面两家差点，不过我建议去citsec, peng 和fang 都是中国人， deshaw 中国人位置没那么高。
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问题：有点迷茫，量化交易该怎么继续深入？
回答：才大二，年轻真好。题主想往高频发展，这周刚好有件事值得分享给题主，刚好有个私募朋友，说中长周期的策略已经有，由于资金方的压力，等不到中长期策略的回报，而且也考虑到中长期回撤的风险。让我在他的框架中帮忙写个日内策略。他发了框架和1年半的btc1分钟l1的数据给我。稍微研究了一下框架结构和使用方法，看了一下行情数据，稍微做了一下数据分析，做个策略，样本内回测夏普4。策略源码就给朋友了。和他说，策略应该可以用，什么时候失效很难说。前后用了2个小时不到。最后和他说了一些话，这个策略最好不要用，最重要是框架不行，行情延迟差不多5秒，api端口只有一个，行情数据只有L1，而且没有盘口数据，做日内一点优势都没有。做高频或者日内的，整个环境框架很重要，怎么做低系统延迟和提高系统稳定性是做高频和日内策略最重要的课题。其次，要仔细研读交易所规则和当地的法律，大部分的高频和日内是以操控市场达到盈利的目的，不少交易所对投资人有撤单的限制或者限制报单数量，又或者当地有相关法律规定。那么这些交易方法是不能用的。专业的量化交易没有题主想的这么简单，这个行业的核心价值有两个，第一是交易框架，稳定的数据递送和报单系统。第二是数据库。写指标只是其中很小一部分的内容。题主大二很年轻，我建议题主先去攻下api行情获取，数据清洗，做好发报单系统，确保系统稳定高效。系统延迟低于10秒，然后再去想如何做交易。交易框架做好了，要怎么交易，思路自然会清晰。如果只做中长期系统，也可以免掉做框架的，直接用市面上的软件。不过国内并没有合法支持btc等数字货币实盘的平台或者软件。
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问题：如何从零开始构建量化交易系统？
回答：开发多年，从最初的C++，delphi，php，js，python，到现在AI。最终还是选择了入坑量化，来为技术生涯画上一个圆满的句号，也可能是个省略号。一个完整的量化交易系统，包含以下几个部分：此图看着简单吧，但是除了执行模块其他每个模块拆了出来，都能写本书，也可能不止一本。在这里也只能简单阐述一下宏观概念。策略模型：策略模型可以说是整个量化模型最核心的部分，决定了整个量化模型的盈利能力。策略模型主要分为两大方向：一个是基于技术面，一个是基于基本面。技术层面就是指各类技术指标加形态的组合策略，比如KDJ、MACD等。基本面主要根据公司的财务数据，分析后得到的一些数据指标，比如：PE（市盈率）、持续增长率等。由于技术面和基本面的指标多了去了，配合就能产生N种组合，不同组合的盈利效果都不一样。所以策略部分应该所有量化之人，穷尽一生所追求的。风险模型：通过风险控制提高量化模型的盈利能力。怎么提高？说白了就是规避损失。风险模型主要有：数据错误，个股风险，市场风险等内部风险，外部风险一般不太考虑。交易成本模型：策略模型在于盈利，风险模型在于规避损失，交易成本模型则在于控制成本，使得整个量化模型的盈利最大化。投资组合构建模型：投资组合构建模型在于构建一个能创造最大盈利的投资组合。仓位管理模型：仓位管理，简单说就是买多买少的问题。配合风险模型，动态的调整仓位。执行模型：见信号就操作。
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问题：用 Python 做策略回测，耗时很长，有什么加速办法？
回答：少用for，尽量用numpy/pandas的向量化方法。少用自己写的python方法，先看看numpy /pandas是不是已有现成的功能。有几个numpy 的加速包，比如numexpr.安装Intel MKL.最后，可以讲关键部分用c/c++实现。如果无法避开python的for，建议使用Numba来提速，理想情况下可以达到和numpy向量化差不多的速度。我只能帮你到这里了||-_-
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问题：请问你认为交易方面最大的坑是什么？
回答：为每个波动找答案……
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问题：互联网大厂机器学习经验转做量化研究，据已有的因子特征去预测收益率，为啥效果一直上不去？求大佬赐教…?
回答：这就是我一直劝退互联网转量化的原因，因为量化根本不会给你混的机会。互联网的大部分工作内容是跟办公室政治、包装吹牛相关的，量化这部分占比很少(做销售或老板除外)。在互联网做一个能用的模型很容易，在量化就没那么简单了。所以，在互联网干得好的、绩效不错的人，在量化领域未必也能行。不管你是p7、p8还是p9，职级越高的人越务虚，通常落地能力也越差，那么对量化公司就越没用，大厂的晋升机制你自己心里应该有点数吧。至于你想要的指点，抱歉根本没有人会给，因为这个领域一切有用的东西都是保密和封闭的，量化不像互联网，看看公开文献抄抄作业就可以八九不离十了，能够公开的内容基本都没什么有用的干货。指望去量化公司学两招，然后自己靠着掉包、调参、ppt这三板斧单练的，可以洗洗睡了，你有这种想法说明你还太年轻，以为弄个模型就可以躺着数钱？你怕是连从模型到交易的整个流水线是什么样的都不清楚，这里面数据、算法和工程三个方面的工作量占比都不知道，对策略的衰减效应更是没有任何概念，稍微了解一些你就放弃那些幼稚的想法。如果你在一年之内持续做不出突破，奉劝你趁早点回到互联网行业，否则年龄歧视会把你的后路也断了。另外，互联网大厂越来越卷，对项目经历的对口程度、简历的连贯性等条件要求越来越高，你在量化公司(哪怕是顶尖的)所做的事情对找下家回流基本上是毫无帮助的，甚至是减分项，只要做过大厂面试官的人都知道现在的要求有多苛刻。所以在你跳槽之前，请自己权衡好，你到底有没有能力在量化行业生存下去，你的机会成本有多高，别去了量化公司一两年什么都做不出来，被裁员想回流互联网大厂又没人要。
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问题：金融市场在极短时间的大幅波动是怎么形成的？高频交易 (HFT) 在其中扮演了什么角色？
回答：跟失败的自动交易算法有关，但未必是高频。这些大动多半是机器在短时间内下单造成的。而且不需很多，两三个有问题的程序即可。但这些程序的交易策略未必是高频的策略。所以熔断机制才那么关键。
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问题：交易员是整个知乎最惨的职业吗？
回答：亏钱的才惨，赚了钱的爽的一批。思来想去，除了二代，没有其他职业能像投机这样，一旦成功，就能有钱有闲。当然了，前提是成功赚到一大笔钱。其他职业，上班的要看老板脸色要看客户脸色，创业的提心吊胆而且风险不比投机小。
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问题：在交易中如何锻炼执行力？
回答：不知道算不算稳定，可能我根本没资格回答，自作多情了。个人观点，执行力不是锻炼出来的，而是交易系统自带的。就是这么回事，如果你的交易系统能自洽，你会对自己的交易系统深信不疑，你会认为自己按照交易系统做就是最正确的，哪怕亏的单子也是为赚钱而亏的，这时候根本不存在执行力问题，一切都是顺其自然。我现在就是这样的感觉。如果你的交易系统都靠猜，甚至根本没有交易系统，你谈什么执行力呢？你执行什么呢？执行力不到位，本质上应该还是交易系统不够完善，至少是交易逻辑不够完善。
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问题：国内外有哪些比较好的人工智能学习平台？
回答：我现在学习不喜欢看视频，啰里啰嗦还没有思考时间。我一般都是看书，以书作为目录和预习路线，以知乎和博客作为深入理解的方式，再结合上demo等的实践，基本上很快就能学会。
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问题：怎么用机器学习挖掘因子？
回答：机器学习和传统因子分析最大的两个区别：一、能够分辨出非线性的因子优势。二、能够分辨出这个因子的因果性，而不是相关性。推荐看一下这篇文章。机器学习：能否不再黑箱？——从因子出发
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问题：如何理解量化交易？
回答：量化交易是一种生活方式，交易是人类生活的一个部分，量化交易是其中的一个细分部分，是所有交易当中比较现代的交易方式，如果把过去传统的中医比做是人工交易的话，那么量化交易更有点象现代的医院。中医当中不乏医术精湛的老专家，当然多的是江湖术士卖保健品的股评家，分析师，更多的是装神弄鬼的所谓专家。量化不是万能的，就如同医院里也有相当多的庸医是一样的，心电图，脑电图，CT图看不明白的医生也是有的，但相对而言少一点，当然能看懂心电图，脑电图CT图的人并不代表就能给人对看病了，同样是医生，经验是不一样的，同样是量化交易者经验也是不一样。2，程序员并不一定会量化交易，但量化交易者必须懂得程序的编写，即使不一定要达到程序大牛的水平，但必须看的懂的大概意思。编程的水平是量化交易里最表层的东西，往往这一个表层的东西把大量的 交易者过滤掉了，就好比是一张去美国的签证把大多数的中国人过滤掉到美国去的机会一样，其实到了美国又能怎样？还不是一个路人甲！好一点的程序员就如同清华，北大的学生在外人看来牛逼哄哄，拿一张签证比普通的老百姓容易多了，但到了彼岸也就是一个编外人员，不是在刘强东的酒会上，也可能在唐人街的中餐馆的厨房里，能成为像钱学森那样的大家凤毛麟角。3，量化交易是一种方法论，未来的行情是不确定的，但却是可知大部份的，量化交易就是量化这可知部分的概率。明天早上8.30分会不会下雨我不知道，但明天9：10分大概率会有交易是 可以肯定的，我只要在代码中写入一条9：10不管什么情况做多就可以，当然这只是一个比方，但量化这种 方法是可以保证一定会行动的，人工就做不到。4，量化交易是一种生产方式，可以同时处理海量的信息。5，人工智能是可以和量化交易对接的。所想即所见，所见即所得，所得即所行，知行合一。
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问题：量化领域里金融背景的人还有用吗？
回答：不好好回答没关系，能不黑吗？其实吧，金融人才有用的，然而金融专业技术壁垒不强，很多数学背景好的人也可以自行补金融知识，而且金融背景的人在量化方面工作量不大，因为不涉及具体的执行，所以不用大量招金融专业的人
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问题：交易策略和交易系统是不是一回事？
回答：在我看来，交易系统就是交易的系统，同花顺可以是交易系统，mt4可以是一个交易系统。而交易策略，就是交易的策略，或者是交易的方法，指标交易是一种交易的策略，做市商也是一种策略，高频交易也是一种交易策略。所以我认为的交易系统和交易策略不是一回事。
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问题：自营交易 (prop trading)、做市业务 (market making) 和资产管理 (asset management) 的区别何在？
回答：prop trading：自己的钱，一般trade return高的，所以容忍的风险也比较大，要多大standard deviation看自己咯。asset management：别人的钱，一般trade的类型也是资金容量大，return相对较低，通常风险也小些，根据客户的要求确定。上边是两种不同的资金来源。market making：是一种交易策略。通常需要的cap比较小，会在prop下边吧。
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问题：什么是量化交易的Barra多因子模型？
回答：Barra多因子是啥，很多人不知道。但要搞清楚量化选股这个策略，还真没法绕不开Barra。关于这个因子，大家可以记住这3点：第一，Barra模型主要用来做市场分析和风险归因；第二，Barra不对股票进行分组，而是直接对全市场的股票既定的因子暴露进行多元回归，从而确定风格因子和行业因子的因子收益率。第三 ，Barra用的是截面数据，用已知的因子暴露去求解各因子的收益。
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问题：什么是量化交易？
回答：编程炒股编程炒期货开外挂炒股票炒期货够通俗易懂了吧
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问题：如果写一个量化笔试集锦，会有人看吗？
回答：会是会，但是这种对你有百害而无一利的事， 我不建议答主做。当年某女神写了一篇各大论坛疯转的“你有去华尔街的资格吗？”一文， 绘声绘色的描述了去Morgan Stanly 面试的一天。 最后她自然没有拿到MS的offer， 而论坛上有人表示，因为这篇火爆的文章， 导致了他们的同学面试作废。 另外一个活生生的例子可以参考下面个知乎神回答：如何得到暴雪娱乐公司的工作机会？ - 杨笛笛的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/22006772/answer/70433118作者因为分享的从申请到面试的经验贴，导致本来高高兴兴到手的offer就这么飞了。 可谓是乐极生悲。 现在能申请到最后的人就那么一点， 论坛网站上想查一个用户的真身是谁也很容易，题主做这种事， 很容易被查出来，然后终身进入公司的黑名单。 更进一步， 你要是发了不止一家公司的，量化圈子也不大， 这么多微信群里大佬们互相讨论下你的光荣事迹， 基本各家顶级量化机构都和你说拜拜了。 从某些角度来说，公司并不怕你透露题目。 对于求职者来说， A家公司考个红球绿球， B家公司考个黑猫白猫的， 也都大同小异。 所以就像做高考历年真题一样，看看面经也就是知道考题结构大概是个什么样子罢了，人家公司也不可能用统一个题问好几年。 从公司角度来说， 公司印刷了一套考试题用来招聘， 可能一段时间内分好几批来组织面试笔试， 这个题目短期内是换不了的， 如果网上泄题了， 基本上后面的几批求职者的考试已经没有意义了， 因为相当于都作弊性的看到了原题。对公司来讲，受到了伤害， 对题主来讲， 是在帮自己竞争者作弊。而且，你笔试的时候泄题，谁知道招你之后你将来会不会偷代码偷策略？说实话，Quant面试书一大堆，什么红宝书，绿宝书之类的已经足够大家刷的了。 在秋招春招这种求职季，提前把题刷好，多投几家公司去考考试锻炼下自己， 你发现你碰见的题， 也基本都是这些Quant面试书的原题。所以，考完试面完试马上猴急的出来分享面试笔试集锦的， 对自己有害， 对公司有害，对你的竞争者有利。 而
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问题：大伙儿分享一下量化生涯有趣的故事吧？
回答：那一年，人生第一次亲历IF全线封跌停，激动不已，赶脚人生又被完整了。那一年，半夜鸡叫，五更鸭鸣，宇宙第一所挥刀自宫。女王怀孕了，怪我咯？那一年，《花千骨》开播，千股跌停再跌停，千股停牌再停牌，盛况空前。那一年，郭佳怒砸万亿资金国有化A股，赌场是我开，坐庄任我来。魔幻现实主义版无间道，开演。那一年，背锅侠横空出世，如来妙压五指山。侠之大者，为国背锅。那一年，绝对收益从神坛跌下，一夜间，千夫所指。洋枪洋炮不如义和团大刀，赌场欢迎你。那一年，人生大起大落真是太快太刺激了，恍如隔世。我和你，从此是路人。那一年，从未远去，正如此时此刻，就在你我身边。这盛世，如你所愿。谢邀，以上。
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问题：职业发展考虑，毕业了是去大行的Sales and Trading好还是直接去Hedge Fund好？
回答：大行像gov bond，多数时候是个稳定的flow，市场down的时候甚至能涨破par。买方是options，多数时候挣得和大行好的desk差不多，少数的时候能暴富。去大行的唯一缺点是，你所谓的好的desk，比如baml和ms的prop trading，这几年都给解散了，瑞信的并入了资管，barclays spin off出去了。这些好的desk在监管的大趋势下是会越来越少的。这么想，如果去大行最终的命运大概率是解散或者spin off，不如直接去citadel。你没看到去年ETL解散有多么狼狈吗？多少VP甚至ED因为常年脱离一线生产，最终都没法找到一个decent的工作，善终两小部分人不外乎去了cubist和schonfeld。既然如此，为啥不直接去买方，而等着被layoff ？
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问题：如何看待 worldquant（世坤投资）在八月底终止 base pay，并在十月底终止远程顾问合同?
回答：WorldQuant的websim完全是自己把自己玩死的。在websim稍有起色的情况下，为了鼓励consultant提交更多的alpha，更改了奖励机制，使base payment和数量和region和universe有关系，导致某些consultant每个月通过各种乱七八糟的方法提交上千个过拟合的alpha，哪怕os再严格，这么多的alpha总有一部分能通过各种测试，这些alpha到了样本外哪怕有百分之10通过了各种检测，对于实盘也是巨大的伤害，一些有价值得alpha被掩盖在其中拿不到weight，典型的劣币驱逐良币。Consultant可不是研究员，他们不关心组合赚不赚的到钱，也管不了，只关心自己这个月能拿到几千块钱改善改善生活。这不是Consultant的错，毕竟在改规则之前websim是赚过钱的，虽然不多，也能赶上国际二三流小基金的水准了，这也是为什么改规则加大对Consultant push力度的原因。能做Consultant起码说明是个思维活跃的聪明学生，这个思维活跃既可以用到写alpha上，也可以用到其他方面，就看公司是如何引导的了。事实上websim不行基本上就是从更改了奖励机制之后开始的。也算是求仁得仁吧，你要更多的alpha你就得到了更多的alpha. 用一个词总结WQ负责websim项目负责人的做法：杀鸡取卵。不过这个事件可以给还没倒闭的大佬们几点提示：做公司要以人为本，想拿到有价值的成果需要让员工保持和公司利益一致，不然只能拿到一堆不可持续的垃圾。任何标准都可以拟合，任何限制都可以想办法通过，标准再高，限制再严也没有用（websim的alpha需要经过15道以上的检验）。那怎么办呢，和1一样，让员工站在公司的角度考虑，让员工在做一件事的时候会考虑这件事会给公司什么影响，进而会带给我什么影响。其实不光是私募，任何公司想要发展壮大，都要让员工利益和公司利益保持一致。如何保持一致？赚钱的时候把钱分出去，不赚钱坦坦荡荡的说明原因，觉得员工行就加薪升职，觉得员工不行好聚好散，在业界留一个好名声。如果赚钱想办法克扣，不赚钱遮遮掩掩或者画大饼，觉得员工行就用竞业协议留人，觉得不行就变相裁员，员工会和公司利益保持一致么？恐怕只会把公司作为一个踏板，尽量抓到眼前的短期利益，为公司做事也不会尽心尽力，做任何研究都要以跳槽为目标。这样如果公司业绩好还能维持住平稳运行，一旦业绩不行，马上带着公司的成果各奔东西。websim就是一个参与者追逐短期利益的极端，无它，wq并没有让大多数consultant 看到可以拿到长期利益的希望，站在当下的规则来看，consultant 的最优决策就是想办法提交最多的alpha，一些聪明的consultant 也确实想办法达到了这个目标。同理，如果员工在一个公司的最优决策是某天跳槽，而不是好好工作升职加薪，公司可能目标函数没有给好。所以老板们遇到能主动站在公司角度考虑的员工就赶紧加薪吧。求职者遇到愿意分享收益，愿意让有能力的员工放开手脚干的公司请珍惜，并且告诉我。这件事算是给wq模式的公司一个不大不小的警示，做投资研究还是要以人为本，追求可持续发展，不要急于把母鸡杀掉来看看它身体里到底藏了多少金蛋。最后半首短歌行给各位量化从业者和老板。 越陌度阡，枉用相存。 契阔谈䜩，心念旧恩。 月明星稀，乌鹊南飞。 绕树三匝，何枝可依？ 山不厌高，海不厌深。 周公吐哺，天下归心。